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业务技术-AI Agent 开发工程师-商品&库存
业务技术-AI Agent 开发工程师-商品&库存
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Autogen
Go
Graphrag
Llamaindex
Mcp
Multi-Agent
Qwen
Rag
Spring Ai
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
电商巨头核心AI技术岗，技术前沿，成长空间大，但工作强度可能较高。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
48K
比后端开发中位数高
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 290 个在招
市场机会
选择面较广
杭州 · 后端开发 · 约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
作为天猫商品域的核心技术成员，你将负责构建智能业务Agent，赋能商家经营，并迭代库存架构，保障交易核心链路稳定
你将主导端到端交付，协同产品与业务，推动技术与业务深度融合
该职位要求精通Java/Go/Python，熟悉LangChain等AI框架，并有高并发和分布式系统经验
最低要求
精通 Java/Go/Python 至少一门，具备核心链路的高并发处理能力及AI生态下的双语/多语言架构设计经验
熟悉分布式系统设计，在 MySQL/Redis/Tair等存储与缓存调优方面有实战深钻经验
熟练掌握 LangChain / LlamaIndex / AutoGen / Spring AI 等，具备源码级理解或二次开发经验
精通 RAG 全流程（Embedding、Rerank、混合检索），有 GraphRAG 实战经验者优先
熟悉 Function Calling 协议及大规模 API 编排
深刻理解电商商品模型（SPU/SKU/Category），商品在搜索，导购和交易核心业务链路流转逻辑
具备极强的责任心，能独立负责复杂业务逻辑的方案设计及跨团队沟通协同
工作职责
赋能商家经营： 依托海量商品数据与平台标准化沉淀，构建智能业务Agent，实现商家端AI能力建设、智能补齐与经营辅助，显著提升商家经营效率与产品体验
库存架构迭代： 增对商品供给的多样性和复杂性，解决和建设商品多供给，托管，近场闪购等交易核心链路能力并保障稳定性，通过AI赋能提升研发效率
驱动技术革新： 持续关注行业前沿趋势（如Agentic Workflow、skill、LLM迭代），引入创新方案进行系统重构与智能化升级，通过性能优化与架构演进，持续保持产品竞争力
主导端到端交付： 协同产品、业务及行业运营，主导从需求洞察、技术架构设计到高质量交付的全链路实现，推动技术与业务的深度融合与价值闭环
优先资格
进阶加分项：有 Multi-Agent（多智能体）博弈或协作系统落地经验，熟悉 MCP (Model Context Protocol) 标准或有 通义千问 (Qwen) 深度应用经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- AI Agent是当前热点，技术栈前沿，个人成长空间大
- 平台资源丰富，有机会与顶尖技术团队合作，提升影响力
- 技术迭代快，需要持续学习，保持技术敏感度
- 跨团队沟通协作要求高，需要较强的责任心和推动力
缺点 / 挑战
- 身处电商巨头核心业务域，接触海量数据和复杂场景，技术挑战大
- 工作强度可能较高，需要应对高并发和复杂业务逻辑
- 适合具备扎实后端功底、对AI技术充满热情、渴望在电商核心领域挑战自我的资深工程师
角色解读
- 在AI Agent领域深耕，成为电商智能化转型的核心专家
- 向技术架构师或技术管理方向发展，主导更大规模的系统设计
- 随着AI技术演进，持续探索新的应用场景，保持技术前沿性
- 构建智能业务Agent，赋能商家经营，提升商家效率和体验
- 迭代库存架构，解决商品多供给、托管、近场闪购等交易核心链路能力并保障稳定性
- 引入前沿AI技术（如Agentic Workflow、LLM）进行系统重构和智能化升级
- 主导从需求洞察、技术架构设计到高质量交付的全链路实现
- 精通Java/Go/Python至少一门，具备高并发处理能力和分布式系统设计经验
- 熟练掌握LangChain、LlamaIndex等AI框架，具备源码级理解或二次开发能力
- 精通RAG全流程，熟悉Function Calling协议及大规模API编排
- 深刻理解电商商品模型（SPU/SKU/Category）及核心业务链路
申请策略
- 了解天猫商品域业务，准备相关业务理解
- 关注AI Agent在电商领域的应用案例，展现行业洞察
- 突出高并发、分布式系统项目经验，展示技术深度
- 强调AI框架（如LangChain）的实际应用案例，体现落地能力
- 展示电商领域经验，尤其是商品模型和交易链路相关项目
- 提及Multi-Agent或RAG相关项目，增加竞争力
- 深入学习LangChain、LlamaIndex等框架源码，提升二次开发能力
- 补充GraphRAG、MCP等前沿技术知识
面试指南
- 回答时采用STAR法则，突出技术难点、解决方案和量化成果
- 对于AI相关问题，强调实际应用和效果
- 请描述一个你主导的高并发系统设计项目，如何保证稳定性和性能？
- 谈谈你对RAG流程的理解，如何优化检索效果？
- 你如何使用LangChain构建Agent？遇到过哪些挑战？
- 如何设计一个多智能体协作系统？
- 你如何理解电商商品模型（SPU/SKU）？在交易链路中如何流转？
- 复习分布式系统、高并发、缓存等基础知识
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活40
使命价值80
薪资福利
70中等
JD未提及具体薪资和福利，但作为巨头企业核心岗位，薪资竞争力通常较强，稳定性高。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
95较高
岗位涉及AI Agent、RAG等前沿技术，技术挑战大，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LangChain、LlamaIndex、AutoGen、Spring AI、RAG、GraphRAG、Multi-Agent、MCP、Qwen
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未提及工作模式和加班情况，但作为互联网大厂核心岗位，工作强度可能较高。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
岗位直接赋能商家经营，提升电商供给效率，具有明确的业务价值和社会意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号赋能商家经营、提升商家经营效率
创新程度积极采用新技术
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